前端/移动开发面试题 · tech:llm
前端/移动开发相关岗位面试题。
共 24989 道真题 · 当前筛选命中 20 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：tech:llm
考察点
技术栈
第 1 题怎么把上下文传给大模型？ 考察对大模型交互方式、上下文管理与技术实现的理解第 2 题请谈谈你对大语言模型微调的理解，包括其实现原理，以及你做过哪些与AI相关的实践。 考察对模型微调原理的理解深度与实际AI实践经验第 3 题请解释AI Agent（智能体）的核心实现原理和工作机制。 考察对AI Agent架构、工作流程和关键机制的理解第 4 题请介绍大模型微调的主要方法，并说明如何优化微调过程。 考察大模型微调技术储备与工程优化思路第 5 题请谈谈你对大语言模型（如GPT、文心一言等）的理解和使用经验。 考察对大模型的基本认知、应用实践与个人学习情况第 6 题日常使用哪些大模型？ 考察对大模型工具的日常使用习惯与熟悉程度第 7 题在前端项目中，如何利用大模型实现自然语言输入校验？请说明你的设计方案与边界。 考察前端结合大模型做自然语言校验的设计思路与风险意识第 8 题请分享一次你使用大模型（如 ChatGPT、Claude 等）解决实际工作或学习问题的经历。 考察对大模型应用场景的理解、实践能力与反思第 9 题请谈谈你如何看待AI与游戏结合的方式，可以举例说明你认可的应用场景。 考察对AI在游戏领域应用的理解与视野第 10 题你平时如何使用AI工具，又了解哪些前沿的AI概念？ 考察对AI工具的实践应用与前沿技术认知第 11 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，并说明其核心组件和工作流程。 考察对RAG原理、组件及流程的理解深度第 12 题请分享一两个用于精简提示词中 Token 消耗的实用技巧。 考察对 Token 成本控制与提示词工程的理解第 13 题影响大模型回答准确率的因素有哪些？ 考察对大模型准确性影响因素的全面理解与系统化分析第 14 题大模型返回的文本是什么格式的？ 考察对大模型输出文本格式的认知第 15 题请结合你的实际使用经验，谈谈你了解哪些大模型产品，并从功能、性能、成本或生态等维度分析它们的优缺点。 考察对主流大模型产品的实际了解、对比分析能力及技术判断力第 16 题你有使用过大语言模型（如GPT）的经历吗？请谈谈你使用过程中的体验和感受。 考察对大语言模型的实际使用、体验理解和应用思考能力第 17 题谈谈你对大模型和中小模型的理解，是否有过算法相关学习或实践，以及未来是否有深入研究算法的兴趣？ 综合评估候选人对AI模型体系的认知、算法基础与职业兴趣第 18 题说下对AI Agent和大语言模型的一个理解,他们有什么区别? 考察对AI Agent与LLM概念及关系的理解第 19 题请谈谈你对AI Agent的理解，包括其核心特征、关键技术以及可能的落地场景。 考察对AI Agent概念、核心特征、关键技术及落地场景的理解深度第 20 题请谈谈你对大模型Agent的理解，包括其核心组成和典型应用场景。 考察对大模型Agent概念、架构组成及实际应用的掌握程度